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指数平滑法
(一)基本原理
指数平滑法是一种加权移动平均法，选取递减指数数列作为各时期的权重进行加权移动平均计算。
(二)分类
1.一次指数平滑法：
又称简单指数平滑，在计算预测值时对于历史数据的观测值给予不同的权重，是一种较为灵活的时间序列预测方法。
2. 一次指数平滑法预测模型
3.一次指数平滑法与简单移动平均法的区别与联系：
联系：都能够提供简单适时的预测;
区别：简单指数平滑法对先前预测结果的误差进行了修正。
4. 一次指数平滑法适用范围：转自环球网校edu24ol.com
适用于市场观测呈水平波动，无明显上升或下降趋势情况下的预测。
(三)指数平滑法的程序(P48图2-4)
输入历史统计序列
选择平滑模型
选择平滑系数
确定初始值
计算
预测结果分析
输出预测结果析
合理
不合理
原因分析：
-平滑系数选择
-平滑模型
-其他原因转自环 球 网 校edu24ol.com
选择其他模型
图2-4 指数平滑法工作流程图
第一步：输入历史统计序列
第二步：选择平滑模型
第三步：选择平滑系数
平滑系数 的选择：通常按下列情况选择：
①观测值呈较稳定的水平发展， 值取0.1-0.3之间;
②观测值波动较大时， 值取0.3-0.5之间;
③观测值呈波动很大时， 值取0.5-0.8之间。
第四步：确定初始值
实践中，一般采用的方法处理是：
①时间序列期数20个以上：F0 =x1即用第一期的观测值代替;
②时间序列期数20个以下：F0 =(x 1+x 2+x3)/3 或F0 =(x 1+x 2+x3+x 4+x5)/5。可取前3~5个观测值的平均值代替。
第五步：计算：依次迭代计算，知道得出预测期数据
第六步：预测结果分析
第七步：预测结果
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